## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Peserta Pelatihan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Jajang Nurjaman, Andrianingsih *
Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email 1 Jajangnurjaman2021@student.unas.ac.id, 2,* andrianingsih@civitas.unas.ac.id Email Korespondensi: andrianingsih@civitas.unas.ac.id Submitted: 12/08/2023; Accepted: 31/08/2023; Published: 31/08/2023
Abstrak −Sebuah  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  suatu proses atau situasi tertentu. Dalam konteks kelulusan peserta pelatihan, SPK dapat digunakan untuk membantu memprediksi lulus  atau  tidak  berdasarkan  beberapa  faktor  yang  relevan  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  mengganti  metode  perhitungan sistem  dari  manual  menjadi  otomatis.    Pusat  Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia  Pariwisisata  dan  Ekonomi  Kreatif (PPSDM  Parekraf)  menggunakan  sistem  ini  untuk  membantu  mengotomasi  perhitungan  kelulusan  dari  manual  menjadi otomatis  dengan  menginput  beberapa  nilai  (Pre  &  Post  Test,  Perilaku,  Tugas  dan  Kuis,  Laporan  dan  Uji  Komprehensif) dengan ketentuan semua nilai mencapai ambang kelulusan (70). Metode Naive Bayes merupakan salah satu metode klasifi- kasi umum digunakan SPK dan didasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur atau faktor yang digunakan dalam klasifikasi adalah independen satu sama lain. Sistem ini dirancang untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang efektif dan efisien dalam mengevaluasi peserta diklat apakah bisa melanjutkan ke level pelatihan selanjutnya. Penelitian ini  dilaksanakan  pada  periode  bulan  Maret  s.d  bulan  Juni  2023  bertempat  di  PPSDM  Parekraf.  Data  yang  diteliti menggunakan  dan  menganalisis  dengan  cara  mengambil  sample  data  pelatihan  yang  sudah  berlangsung.  SPK  ini  semoga membantu dengan lebih banyak keputusan akurat dan efisien dalam menentukan kelulusan peserta pelatihan Pariwisata Da- sar,  kondisi  saat  ini  terkait  pengolahan nilai  masih  dilaksanakan  secara  manual.  Sistem  ini  disarankan  untuk digunakan  se- bagai  media  atau  alat  untuk  mendukung  hasil  kelulusan  peserta  yang  awalnya  menggunakan  perhitungan  manual  menjadi otomatis. Untuk menguji data-data tersebut dilakukan dengan mengumpulkan data dan nilai peserta pelatihan, lalu data terse- but Preprocess dengan menggunakan metode naïve bayes kedalam sistem pendukung keputusan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan (SPK); Kelulusan Peserta Diklat; Naïve Bayes; PPSDM Parekraf
Abstract −A decision support system (DSS) is a system that helps decision making in a particular process or situation. In the context of trainee permits, SPK can be used to help predict graduation or not based on several relevant factors, the main ob- jective of this research is to change the system  calculation method from  manual to automatic.  The Center for  Tourism  and Creative Economy Human Resource Development (PPSDM Parekraf) uses this system to help automate graduation calcula- tions from manual to automatic by inputting several values  (Pre & Post Test, Behavior, Assignments and Quizzes, Reports and Comprehensive Test) with all the value provisions reached the test threshold (70). The Naive Bayes method is one of the general classification methods used by SPK and is based on the Bayes theorem with the assumption that each feature or fac- tor used in classification is independent of one another. This system is designed to facilitate an effective and efficient deci- sion-making process in transmitting training participants whether they can continue to the next level of training. This research was  carried  out  in  the  period  from  March  to  June  2023  at PPSDM Parekraf.  The  data  studied uses  and  analyzes  by  taking samples of ongoing training data. Hopefully, this SPK will help with more accurate and efficient decisions in determining the graduation of Basic Tourism training participants, the current conditions regarding value processing are still carried out man- ually. This system is recommended to be used as a medium or tool to support the results of participants' agreements which initially used manual calculations to become automatic.  To test the data, it is done by collecting the data and values  of the training participants, then preprocessing the data using the Naïve Bayes method into a decision support system.
Keywords : Decision Support System (DSS); Graduation of Training Participants; Naïve Bayes; PPSDM Parekraf

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  dan  pengembangan  sumber  daya  manusia  (SDM)  sebagai  tantangan  dan  pengembangan  dan pengembangan sumber daya  manusia (SDM)  sebagai tantangan dan  kebutuhan di era globalisasi  yang berubah dengan  sangat  cepat  ada  kebutuhan  yang  sangat  mendesak[1],  [2].  Pembangunan  sumber  daya  manusia  dil- aksanakan  dan  dihasilkan  melalui  program  pendidikan  (pelatihan)  yang  merupakan  cara  yang  sangat  strategis untuk meningkatkan kualitas dan martabat manusia, martabat dan kesejahteraan manusia. Tujuan pelatihan ada- lah  untuk  meningkatkan  pengetahuan  dan  keterampilan  dalam  kebijakan,  prosedur  dan  pelaksanaan  kerja. Tujuan  pelatihan  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  serta  meningkatkan  kesiapan  organisasi menghadapi perubahan teknologi[3], [4].
Pusat  Pengembangan  SDM  Parekraf  (PPSDM  Parekraf)  mempunyai  tugas  dan  fungsi  untuk  mengem- bangkan  kompetensi  ASN  di  lingkungan  Kemenparekraf/Baparekraf  khususnya  di  bidang  Pariwisata  dan Ekonomi  Kreatif,  untuk  menunjang  hal  tersebut  diperlukan  sistem  untuk  pengembangan  kompetensi  tersebut. Saat  ini  PPSDM  Parekraf  mempunyai  sistem  yang  telah  digunakan  tetapi  sistem  tersebut  masih  mempunyai kekurangan dalam menentukan kelulusan peserta yang telah selesai mengikuti pelatihan (Pelatihan Parekraf)[5], [6]. Dalam menciptakan  sumber daya  manusia  yang  kompeten khususnya dibidang  pariwisata diperlukan suatu pelatihan  yang  menunjang  hal  tersebut,  oleh  sebab  itu  Pusbang  SDM  Parekraf  selaku  melaksanakan  pelatihan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pariwisata Dasar dengan metode blended learning. Peserta yang mengikuti pelatihan tersebut akan mendapatkan sertifikat kelulusan dengan syarat telah mengikuti seluruh rangkaian pelatihan[7], [8].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi komputer yang memproses data menjadi informasi untuk membuat keputusan tentang isu-isu terkait (termasuk sistem manajemen informasi yang digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  bisnis).  Ada  banyak  macam metode  yang dapat digunakan untuk  mengambil  keputusan,  salah satu  metode  yang digunakan  untuk  membuat keputusan yang tepat adalah naïve bayes. Naïve bayes adalah Metode Naive Bayes merupakan pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediski probabilitas keanggotaan suatu class dan mencari penjumla- han terbobot dari rating pendataan pada setiap alternatif pada setiap atribut. Untuk menentukan kelulusan peserta diperlukan  sistem  yang  sudah  terotomatisasi  dalam  mengolah  data  kelulusan  peserta  yang  meliputi  hasil: pelaksanaan Pre&Post Test, pengerjaan tugas, kehadiran dan Ujikom.  Saat ini dalam menentukan kelulusan pe- serta pelatihan  masih bersifat  manual dengan  mengolah kembali data keluaran dari e-learning, dari hasil perhi- tungan  tersebut  di  sistem  saat  ini  tidak  langsung  muncul  peserta  tersebut  lulus  atau  tidak  lulus.  Untuk  men- dukung hal tersebut diperlukan suatu sistem yang membantu proses keluaran yang menghasilkan data kelulusan peserta yang selesai mengikuti pelatihan[9], [10].
Berdasarkan uraian diatas maka dapat di identifikasikan permasalahan yaitu: Perlunya adanya sistem un- tuk memudahkan pejabat yang berwenang dalam mengambil keputusan kelulusan peserta Diklat dari hasil reka- pitulasi penilaian pelaksanaan pelatihan dari awalnya manual menjadi otomatis. Dalam penelitian ini ditemukan GAP  yang  memungkinkan  akan  menghambat  dalam  menentukan  keputusan  kelulusan  Peserta  pelatihan  akurat dan  sesuai  dengan  ketentuan  yang  berlaku.  Pada  sistem  (E-learning)  yang  sudah  ada  untuk  menentukan  kelu- lusan peserta data diolah dua kali dan dilakukan secara manual. Ambang nilai batas kelulusan adalah 70 apabila ada salah satu atau salah dua nilai tidak memenuhi ambang batas dinyatakan tidak lulus pelatihan. Tetapi pada kenyataan  meskipuan  ada  salah  satu  nilai  tidak  mencapai  ambang  batas  tetap  dinyatakan  lulus  karena  hal  ini merujuk pada nilai akumulasi diatas 70. Pada sistem yang dibuat ambang batas diberlakukan, apabila ada salah satu nilai tidak memenuhi ambang batas dinyatakan tidak lulus meskipun nilai akhir diatas 70 dan perhitungan sudah terotomatisasi.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Mochamad  Ainun  Rozaq,  dkk  pada  tahun  2019  dengan  judul Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kualitas  Songkok  Berdasarkan  Bahan  Baku  Menggunakan  Metode Naïve Bayes didapatkan hasil bahwa Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 baris dataset train- ing dan sebanyak 54 dataset testing dengan akurasi 74,5%[11].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Dinda Audilla, dkk pada tahun 2019 dengan judul penelitian Sis- tem Pendukung Keputusan Penilaian Efektivitas Sistem Informasi Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier didapatkan hasil penelitian Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data latih sebanyak 100 data dan data uji sebanyak 55 data, menghasilkan nilai akurasi sebesar 85.45% dan error sebesar 14.55%, maka  metode Naïve Bayes Classifier cocok diimplementasikan pada sistem pendukung keputusan penilaian efektivitas sistem informasi[12].
Penelitian  terdahulu  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Amin  Abdullah  Sidiq  dan  Febrian  Wahyu  Christanto pada  tahun  2020  dengan  judul  penelitian  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Pkh  (Program  Keluarga Harapan)  Berbasis  Sistem  Pendukung  Kepu-Tusan  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Karanganyar  Gunung  Se-Marang) didapatkan hasil bahwasannya dapat mengklasifikasikan data war- ga ke dalam kategori approve atau tidak ap- prove  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  berdasarkan  data  warga  yang  sudah  ada  yang  diperoleh  dari  data terpadu  Kelurahan  Karanganyar  Gunung  dan  diuji  menggunakan  RapidMiner  diperoleh  presisi  87,50%,  recall 100%, akurasi 93,33%[13].
Dan  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  A.  A.  Sandatya  Widhiyanti,  dkk  pada  tahun  2021  dengan judul  penelitian  Implementasi  Ahp-Topsis  Dan  Naïve  Bayes  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Bimbingan  Konseling  Siswa  didapatkan  hasil  dari  penelitian  bahwa  metode  Naïve  Bayes  Classifier  diperoleh nilai akurasi sebesar 77.5%, sensitifitas sebesar 86.91% dan false alarm rate sebesar 12.26%[14].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  pejabat  yang  berwenang  di  Pusbang  SDM  Parekraf  dalam mengambil keputusan kelulusan (lulus/tidak) peserta yang sudah mengikuti pelatihan menggunakan metode na- ïve bayes. Proses penelitian dilaksanakan selama periode bulan maret s.d Juni 2023 dengan cara melakukan ob- servasi  kepada  sistem  yang  digunakan  (LMS  Kemenparekraf)  pada  pelatihan  Pariwisata  Dasar,  sistem  yang digunakan masih menggunakan cara manual dalam menentukan kelulusan sehingga memerlukan beberapa pros- es yang mengakibatkan waktu yang cukup lama untuk mengantisipasi masalah tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk  memangkas proses  kelulusan tersebut.  Sistem  yang dirancang dapat  mendukung  dalam penentuan kelu- lusan  peserta  pelatihan  oleh  pihak  yang  berwenang  Memudahkan  untuk  memonitor  kelulusan  peserta DiklatSebagai Database peserta yang telah mengikuti pelatihan (Lulus dan Tidak Lulus).

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1056-1063 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4074

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah  berupa sistem pendukung keputusan pengambil  keputusan Kelulusan  peserta  pelatihan  bidang  Pariwisata  dan  Eknomi  Kreatif  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Hasil yang  diharapkan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang memudahkan  pimpinan  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  kelulusan  peserta  Diklat  yang  telah  mengikuti Diklat  yang  diselenggarakan  oleh  Pusbang  SDM  Parekraf.  Berikut  gambar  1  merupakan  alur  dalam  proses menentukan kelulusan menggunakan metode naïve bayes[15], [16].
Mulai Selesai Sistem Pen dukung Kep utusan Kelu lusan Peserta Pel atihan Data Peserta dan Nilai Pela tihan Metode Naive Bayes Hasil Prediksi
Gambar 1. Desain Penelitian Sistem Pendukung Kelulusan

## 2.2 Metode Penerapan Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  statistik  berdasarkan  teorema.  Pengklasifikasi  Naive  Bayes adalah pengklasifikasi yang menggunakan probabilitas dan metode statistik yang diusulkan oleh ilmuwan Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  kemungkinan  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu  dengan  cara yang  dikenal  sebagai  teorema  Bayes[17],  [18].  Pernyataan  itu  digabungkan  dengan  pernyataan  Naiv,  yang menganggap bahwa suku-suku antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayesian mengasumsikan bahwa ada atau  tidak  adanya  fitur  tertentu  dari  suatu  kelas  tidak  ada  hubungannya  dengan  fitur  kelas  lain.  Naive  Bayes memiliki kemampuan yang baik untuk mengklasifikasikan data karena kesederhanaannya. Metode Naïve Bayes yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  peserta  Diklat  yang  sudah  selesai  mengikuti  pelatihan menggunakan  E-learning  Kemenparekraf/Baparekraf  dengan  menggunakan  beberapa  variable,  antara  lain  nilai Pre&Post  test,  Perilaku,  Tugas  dan  Kuis,  Laporan  serta  Uji  komprehensif  dengan  menggunakan  metode  naïve bayes dengan Persamaan dari Teorema Bayes adalah[19]–[21] :
(   | ) ( )  ( | ) ( ) (1)
Keterangan:
X     : Data dengan class yang belum diketahui C     : Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik (C| 𝑋 )  : Probabilitas hipotesis C berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability) 𝑃 (C)   : Probabilitas hipotesis C (prior probability) ( 𝑋 |C)  : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis C ( 𝑋 )    : Probabilitas 𝑋

## 2.3 Rancangan Proses Bisnis Penelitian
Rancangan proses bisnis penelitian sistem pendukung kelulusan dapat melibatkan beberapa langkah dan tahapan sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pengembangan Aplikasi Implementasi Pengujian dan Validasi
Integrasi Data Identifikasi Masalah Perancangan Sistem Analisis Proses Kelulusan
Gambar 2. Proses Bisnis Sistem Pendukung Kelulusan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
1. Tahapan – tahapan dalam preprocessing data kelulusan
Preprocessing data kelulusan pelatihan adalah teknik yang digunakan untuk mengubah data pelatihan mentah menjadi format khusus agar berguna dan efisien. Dalam preprocessing melibatkan validasi data dan imputasi. Tujuan  validasi  adalah  untuk  menilai  kelengkapan  dan  tingkat  keakuratan  data  yang  disaring,  sedangkan tujuan  imputasi  adalah  untuk  memperbaiki  kesalahan  dan  mengisi  nilai  yang  hilang,  baik  secara  manual maupun otomatis melalui program otomasi proses bisnis (BPA). Terdapat beberapa tahapan yang umumnya dilakukan  untuk  membersihkan  dan  mempersiapkan  data  sebelum  diolah  lebih  lanjut.  Berikut  gambar  3 merupakan beberapa tahapan yang umum dilakukan dalam preprocessing data kelulusan pelatihan:
Integrasi Data Pengklasifikasian Pengumpulan Data Pembersihan Data Transformasi Data Pemilihan Fitur Yes Yes
Gambar 3. Diagram tahapan dalam preprocessing data kelulusan
Keterangan gambar. Pada gambar 3 menjelaskan Diagram tahapan dalam preprocessing data kelulusan yang akan dibuat.
2. Hasil Prediksi
Prediksi kelulusan Peserta pelatihan Pariwisata Dasar digunakan untuk membantu pejabat berwenang dalam menentukan apakah peserta yang sudah mengikuti pelatihan dinyatakan lulus atau tidak, juga sebagai syarat untuk mengikuti pelatihan tingkat selanjutnya. Penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan kelu- lusan  peserta  Diklat  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan    5  (  lima  )  parameter  yaitu  nilai  Pre&Post test, Perilaku, Tugas dan Kuis, Laporan serta Uji komprehensif.
a. Perhitungan Lulus Peserta Pelatihan
1) (*     +)   𝑃(*     +)   𝑃(*𝑃   𝑃       +)|*     +)   𝑃(*𝑃       +     |*     +)   𝑃 (*          +     |*     +)   𝑃(*       +     |*     +)   𝑃(*                   + |*     +)
2) Jadi, 75+80+80+70+75+80+90+95+70+85+90+75+75+70+80+85+90 =80.30%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
b. Perhitungan Tidak Lulus Peserta Pelatihan
1) (*          +) 𝑃(*          +)   𝑃(*𝑃   𝑃       +)|*          +)   𝑃(*𝑃       +
|*          +)
𝑃(*          +     |*          +)   𝑃(*       +     |*          +)
𝑃(*                   +     |*          +) 2) Jadi, 75+65+80+65+75+80+90+65+70+85+90+75+75+70+80+85+90 =77.35%
(     ) (     )  (           ) (           ) (     )  (           )
Keterangan:
Apabila salah satu atau dua peserta mendapat nilai dibawah nilai ambang kelulusan (70) Peserta dinyatakan tidak lulus meskipun mempunyai nilai akhir diatas 70. Kriteria Kelulusan A= Sangat Memuaskan :>85% B=Memuaskan :>75-85% C=Cukup Memuaskan : 60-75% D=Kurang Memuaskan :<60%
Dari gambar data Diklat ditunjukkan di bawah ini  bahwa variabel dengan nilai prediksi tertinggi ada- lah variabel nilai diatas ambang (70) yang menjadi kriteria kelulusan peserta  Diklat dan status peserta yang tidak lulus Diklat dikarenakan ada beberapa nilai dibawah ambang batas kelulusan (70). Jadi, peserta Diklat dapat  lulus  mengikuti  pelatihan  adalah  peserta  yang  semua  nilainya  mencapai  ambang  batas  seperti  pada tabel 1 dibawah ini menunjukkan perbandingan variable Naïve Bayes.
Tabel 1. Menampilkan hasil perhitungan variable data Diklat Nama Siswa NIP/NIK Instansi Unit Kerja Kelas Pre Tet Pos t Tes t Kuis 1 Kui s 2 Bayu Yudiarto Rustono 1981060420090210 06 Ke- menparekraf/Baparekra f Dit. Infra- struktur Ekraf ASN Pa- rekraf 72. 0 96. 0 100. 0 80. 0 Ferri Fir- mansyah 1980032020091210 01 Ke- menparekraf/Baparekra f Dit Mana- jemen Strat- egis ASN Pa- rekraf 50. 0 65. 0 80.0 75. 0 Dewa Putu Ba- gus Puja- wan Putra 1992110120171210 04 Ke- menparekraf/Baparekra f Biro Renkeu ASN Pa- rekraf 75. 0 70. 0 85.0 0.0 Ferlistya Pratita Rari 1990011920140320 03 Kemenparekraf/ Bapa- rekraf SesdepBida ng Pemasa- ran ASN Pa- rekraf 80. 0 65. 0 70.0 90. 0 Mustar A Silalahi 1991071820220310 06 Ke- menparekraf/Baparekra f PPSDM Parekraf ASN Pa- rekraf 70. 0 85. 0 65.0 80. 0 Tabel 2. Menampilkan hasil perhitungan variable  data Diklat Kuis 3 Kuis 5 Kuis 6 Kuis 7 Kuis 8 Kuis 9 Kuis 10 Nilai Akhir Predikat Status Metode 90.0 95.0 89.0 75.0 90.0 90.0 90.0 81.12 Memuaskan Lulus Manual Tidak Lulus (L:0.441, TL:0.559) Naïve Bayes 85.0 85.0 80.0 85.0 80.0 90.0 96.0 76.82 Kurang Memuaskan Tidak Lulus Manual Tidak Lulus (L:0, TL:1) Naïve Bayes 85.0 80.0 70.0 90.0 75.0 95.0 85.0 83 Kurang Memuaskan Tidak Lulus Manual Tidak Lulus (L:0.441, TL:0.559) Naïve Bayes 75.0 95.0 96.0 85.0 89.0 75.0 90.0 78.9 Kurang Memuaskan Tidak Lulus Manual Tidak Lulus Naïve

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Kuis 3 Kuis 5 Kuis 6 Kuis 7 Kuis 8 Kuis 9 Kuis 10 Nilai Akhir Predikat Status Metode (L:0.441, TL:0.559) Bayes 80.0 90.0 80.0 92.0 90.0 95.0 89.0 80.32 Kurang Memuaskan Tidak Lulus Manual Tidak Lulus (L:0, TL:1) Naïve Bayes
Pada  tabel 1 dan tabel 2  menampilkan  hasil perhitungan variabel data Diklat  menggunakan  manual dan Metode Naïve Bayes.
Tabel 3. Hasil perhitungan menggunakan metode Naïve Bayes No. Nama Peserta Pre & Post Test Perilaku Tugas & Kuis Laporan Uji Kompre- hensif Status 1 Bayu Yudiarto Rustono S.Sos, M.Eng >= 70 >= 70 >= 70 >= 70 >= 70 Lulus 2 Ferri Firmansyah S.Si, M.E >= 70 >= 70 >= 70 < 70 < 70 Tidak Lulus 3 Dewa Putu Bagus Pujawan Putra S.Par., M.Par < 70 >= 70 >= 70 >= 70 >= 70 Tidak Lulus 4 Ferlistya Pratita Rari S.E., M.E.K.K. >= 70 >= 70 >= 70 >= 70 >= 70 Tidak Lulus 5 Mustar A Silalahi S.T.,S.H.,M.M. >= 70 < 70 >= 70 >= 70 >= 70 Tidak Lulus
Keterangan tabel. Pada tabel 3 menjelaskan tentang perhitungan menggunakan metode Naive Bayes pada aplikasi dilakukan bila terdapat dua pilihan yaitu lulus dan tidak lulus.

## Tabel 4. Probabilitas per Materi
Keterangan tabel. Pada tabel 4 menjelaskan tentang Probabilitas atau sampel penilaian per Materi pada aplikasi

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan penelitian  yang terjadi pada bulan Maret s.d Juni 2023 ditemukan bahwa untuk menentukan kelu- lusan peserta masih menggunakan sistem bersifat manual,  jadi butuh waktu lumayan lama untuk menghasilkan data  kelulusan  peserta  yang  sudah  mengikuti  pelatihan  pariwisata  dasar.  Untuk  menanggulangi  masalah  yang ditemukan  pada  penelitian  tersebut  diperlukan  suatu  sistem    yang  lebih  memudahkan  untuk  mendukung  kepu- tusan tersebut (sistem otomatis). Sistem ini diharapkan dapat memberikan hasil pengolahan nilai yang dapat di- jadikan  rekomendasi  kepada  pihak  yang  berwenang  dalam  memberikan  kelulusan  kepada  peserta  pelatihan teknis  bidang  pariwisata  baik  dipusat  maupun  daerah  dan  merupakan  sarana  pendukung  yang  dapat  digunakan pada  database  alumni.  Agar  penelitian  ini  tetap  terarah  dan  terorganisir  pada  ruang  lingkup  permasalahannya, maka  penulis  memberikan  batasan  masalah  berdasarkan  latar  belakang.  Batasan-batasan  permasalahan  yang penulis  teliti  adalah  sistem  pendukung  keputusan  kelulusan  peserta  yang  meliputi  hasil:  pelaksanaan  Pre&Post Test,  pengerjaan  tugas,  kehadiran  dan  Ujikom  pengumuman  kelulusan  dan  sertifikat  kelulusan.  Dampak  dari perancangan sistem ini, pihak pengambil keputusan  kelulusan peserta  yang  mengikuti pelatihan  yang diseleng- garakan  oleh  Lembaga  pelatihan  teknis  bidang  Parekraf  dapat  dilaksanakan  dengan  cepat,  efektif,  evisien  dan akuntabel.  Pada  sistem  ini  dibuatkan  suatu  ambang  batas  nilai  yaitu  semua  variable  harus  mencakup  nilai  70 sebagai  ambang  batas  penilaian.  Untuk  menguji  data-data  tersebut  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data dan  nilai  peserta  pelatihan,  lalu  Data  tersebut  Preprocess  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  kedalam sistem pendukung keputusan.
Pre& Post Test Lu- lus Tid ak Lu- lus Per- ilaku Lu- lus Tid ak Lu- lus Tu- gas & Kuis Lu- lus Tid ak Lu- lus Lapo ran Lu- lus Tid ak Lu- lus Uji Kom- prhensif Lu- lus Tid ak Lu- lus >=70 1.0 /1 3.0 /4 >=7 0 1.0 /1 3.0 /4 >=7 0 1.0 /1 3.0 /4 >=7 0 1.0 /1 3.0 /4 >=70 1.0 /1 3.0 /4 <70 0.0 /1 1.0 /4 <70 0.0 /1 1.0 /4 <70 0.0 /1 1.0 /4 <70 0.0 /1 1.0 /4 <70 0.0 /1 1.0 /4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 1056-1063 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4074

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  studi  dilakukan  oleh  peneliti  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini membantu dalam mengambil keputusan terkait kelulusan peserta pelatihan di PPSDM Parekraf dari perhitungan secara manual menjadi terotomatiasi. Sistem ini menggunakan metode Naïve Bayes, dengan melakukan analisis terhadap data yang ada dan memberikan prediksi terkait  kelulusan peserta dengan  menggunakan 5 ( lima ) pa- rameter  yaitu  nilai  Pre&Post  test,  Perilaku,  Tugas  dan  Kuis,  Laporan  serta  Uji  komprehensif.Dengan  adanya sistem ini dapat memudahkan pejabat berwenang di PPSDM Parekraf dalam menentukan kelulusan dengan krite- ria  Peserta  pelatihan  dinyatakan  lulus  apabila  semua  nilai  mencapai  ambang  batas  (70)  dan  Peserta  pelatihan dinyatakan tidak lulus meskipun nilai akhir diatas 70 apabila ada salah satu atau dua nilainya dibawah ambang batas  (70).Dengan  dibangunnya  sistem  ini  diharapkan  lebih  memudahkan  untuk  mengetahui  kelulusan  peserta yang  telah  selesai  mengikuti  Pelatihan  seacara  otomatis.  Aplikasi  ini  kedepannya  akan  diintegrasikan  dengan sistem yang sudah ada di Kemenparekraf (Kemenparekraf Learning Centre).

## REFERENCES
[1]  P.  S.  Dewi,  C.  K.  Sastradipraja,  and  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Teknol.  dan  Inf. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  66–80, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.3593.
[2]  F. P. A. Selfiyan, D. W. Wibowo, A. M. H. Putri, H. B. Setyawan, and O. C. Salsabila, “Sistem Pendukung Keputusan  Penyeleksian  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web,” J. Sist. dan Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 41–47, 2019, doi: 10.30864/jsi.v14i1.243.
[3]  A. Firmansyah, F. Ramadhani, and E. Fauzan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Status Karyawan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 85–94, 2020.
[4]  D.  Remawati,  P.  Harsadi,  and  R.  D.  Nugroho,  “Penerapan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Pada konsep Human Resource Information System (HRIS) (Studi kasus :Penerusan Kontrak  Kerja  Karyawan  di  PT.  XYZ),” J.  Ilm.  SINUS ,  vol.  18,  no.  1,  p.  63,  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i1.440.
[5]  K.  K.  Ummah,  D.  T.  Kusuma,  and  E.  Yosrita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Vendor Berdasarkan  Evaluasi  Kinerja  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus:  PT.  PLN  (Persero)  Unit Pelaksana Pembangkitan Bukittinggi),” PETIR J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 28–37, 2022, doi: 10.33322/petir.v15i1.1356.
[6]  N. Umar and F. Yuliady, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Produksi Cengkeh Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Unitek , vol. 16, no. 1, pp. 52–60, 2023, doi: 10.52072/unitek.v16i1.546.
[7]  Q.  A.  Pratiwi  and  J.  S.  Wibowo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa  Dengan Metode Naïve Bayes,” J. Elektron. DAN Komput. , vol. 16, no. 1, pp. 156–162, 2023, [Online]. Available: https://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom/article/view/1042.
[8]  S.  Arifin  and  R.  Helilintaar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Restock  Barang  Dengan  Metode Naive Bayes,” in Prosiding SEMNAS INOTEK , 2022, vol. 6, pp. 259–264.
[9]  Hartatik and P. K. Wardhani, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Perancangan  Sistem Penunjang Keputusan Peningkatan Pola Hidup Sehat Berbasis Android,” Indones. J. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, p. 9, 2017, doi: 10.20961/ijai.v1i2.11298.
[10]  D.  Adhar,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Menu  Makanan  Bagi  Penderita  Diabetes Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 140– 147, 2021.
[11]  M.  A.  Rozaq  and  N.  Nafi’iyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kualitas  Songkok  Berdasarkan Bahan Baku Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Multimed. Artif. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 68–72, 2019.
[12]  D.  Audilla,  F.  Fauziah,  and  D.  Hidayatullah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Efektivitas  Sistem Informasi Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 4, no. 2, p. 150, 2019, doi: 10.30998/string.v4i2.3808.
[13]  Amin  Abdullah  Sidiq  and  Febrian  Wahyu  Christanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Pkh (Program  Keluarga  Harapan)  Berbasis  Sistem  Pendukung  Kepu-Tusan  (Studi  Kasus:  Kelurahan Karanganyar Gunung Se-Marang),” J. Riptek , vol. 14, no. 1, pp. 65–71, 2020.
[14]  A. A. S. Widhiyanti, I. M. Candiasa, and K. Y. E. Aryanto, “Implementasi Ahp-Topsis Dan Naïve Bayes Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bimbingan  Konseling  Siswa,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.731.
[15]  K. Indriani and Q. Tanjung, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode NAÏVE  BAYES  Pada  NSC  FINANCE  Cikampek,” Publ.  J.  Penelit.  Tek.  Inform.  Univ.  Prima  Indones. , vol. 1, no. (UNPRI) Medan, pp. 6–11, 2017.
[16]  D.  Alita,  I.  Sari,  A.  R.  Isnain,  and  S.  Styawati,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa,” J.  Data  Min.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  17,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1028.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[17]  M.  A.  Puspito,  N.  Hidayat,  and  Suprapto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Jeruk Menggunakan Metode  Naive Bayes Classifer,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2, no. 7, pp. 1–6, 2018.
[18]  P. Meilina, M. Hariyanto, S. N. Ambo, and A. Dores, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Laboratorium  Dengan  Metode  Naïve  Bayes,”  in Prosiding  Semnastek ,  2022,  no.  November,  pp.  1–9, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/14699%0Ahttps://jurnal.umj.ac.id/index.php/sem nastek/article/download/14699/7800.
[19]  D. Ninosari and Jhoanne Fredricka, “Sistem Pendukung Keputusan Hasil Rekomendasi Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode  Naive  Bayes dan  AHP,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 106–117, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i1.834.
[20]  U.  Rizki,  A.  M.  Zuhdi,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Naive  Bayes Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing,” J.  Inf.    J.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  65–72, 2019, [Online]. Available: http://informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/85.
[21]  A.  U.  Kurnia,  A.  S.  Budi,  and  P.  H.  Susilo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes,” Joutica , vol. 5, no. 2, p. 397, 2020, doi: 10.30736/jti.v5i2.484.